深度学习#工程化第29页

2018年深度学习的主要进步

摘要：一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展！在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。

城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2024-02-04 14:13

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

读《深度工作》有感

1创造深度学习的环境本很了解自己很难做到深度工作，因此当他决定学习编程的时候，他知道自己同时还要教会自己的大脑如何深入下去。他的方法很极端，却很有效。

小小那·2024-02-04 14:01

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）本文主要用于记录刷力扣的题解，因为自己算法太菜，所以想通过深度学习力扣的每一道题目的原理来提高自己。

宁77吖·2024-02-04 12:03

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

重新认识学习

重新认识学习——读《深度学习》前言有感近段时间在打卡时，自己能明显感受到两点，一是在发表看法时，自己感觉很多内容不能够清楚表达自己的想法，但有没有合适的词语来表达，感觉特尴尬。

程景轩河南桥头小学·2024-02-04 11:56

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架

python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1被试内实验结果5.2跨被试实验结果5.3消融实验结果5.4t-SNE可视化结果6.讨论与思考6.1网络参数量对深度学习模型性能的影响

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。这一点在吴恩达教授的论文中得到了充分体现，他利用GPU进行大规模深度无监督学习，取得了显著的效果。

giszz·2024-02-04 11:51

基于深度学习的SSVEP分类算法简介

基于深度学习的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位（SSVEP）是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时，在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:48

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（3）关于Hinton

GeoffreyHinton：深度学习之父的传奇人生与杰出贡献在人工智能领域，有一位科学家的名字如同星辰般闪耀，他就是GeoffreyHinton。

giszz·2024-02-04 11:47

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周：训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习

Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。

小哥谈·2024-02-04 11:30

vite打包原理

vite工程化开发：打包工具启动速度很快核心原理还是webpack把webpack封装了，把webpack对象封装了和vue2整体结构几乎一致webpack两种模式：开发&生产代码打包编译，本地起一个web

betterangela·2024-02-04 10:41

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

2.前端工程化-webpack

webpack2.1概述webpack是目前流行的前端项目构建工具（打包工具），提供了模块化支持，代码压缩混淆，解决js兼容问题，性能优化等强大功能，提高了开发效率和项目的可维护性。2.2webpack使用1.新建项目，npminit-y初始化包管理配置文件package.json2.新建src目录，新建index.html,引入index.jsDocument123453.npmijquery-

世界，太精彩·2024-02-04 10:35

前端工程化之Webpack优化

你能所学到的知识点1.WebpackLoader和Plugin的区别2.Webpack生命周期3.Webpack编译阶段提效1.减少执行编译的模块2.提升单个模块构建的速度3.并行构建以提升总体效率4.Webpack打包阶段提效1.以提升当前任务工作效率为目标的方案压缩Chunk产物代码2.以提升后续环节工作效率为目标的方案CodeSplittingTreeShakingScopeHoisting

web安全学习资源库·2024-02-04 10:34

前端工程化-webpack/cli工具

为什么要前端工程化？前端工程化是指将前端开发的流程规范化，标准化，包括开发流程，技术选型，代码规范，构建发布等，用于提升前端开发工程师的开发效率和代码质量。

wanglu的博客·2024-02-04 10:04

前端工程化实战 - Webpack 打包

前端工程化实战-Webpack打包模块打包工具的由来模块打包工具概述Webpack基础Webpack快速上手Webpack配置文件Webpack工作模式Webpack打包结果运行原理Webpack模块加载器

时光海丶·2024-02-04 10:33

webpack---前端工程化

你需要知道的webpack背景随着前端工程化的发展，代码的开发已经不只是写html、css、js这三套文件就可以了。由于前端应用的复杂度越来越高，传统的这种写法已经不符合当前的场景。

前端践行者-Mr鹏帅·2024-02-04 10:03

前端工程化之 Webpack 5 项目构建优化

前端工程化之Webpack5项目构建优化前情提要：1.优化改造导向一个项目的构建的性能优化，主要是从构建时间层面和构建体积层面这两个方面入手。

Bleed-Kaga·2024-02-04 10:33

工程化：Webpack 层面如何做性能优化

优化前的准备工作准备基于时间的分析工具：我们需要一类插件，来帮助我们统计项目构建过程中在编译阶段的耗时情况。speed-measure-webpack-plugin分析插件加载的时间使用webpack-bundle-analyzer分析产物内容代码优化:无用代码消除，是许多编程语言都具有的优化手段，这个过程称为DCE(deadcodeelimination)，即删除不可能执行的代码；例如我们的Ug

小码哥・Martin·2024-02-04 10:32

【前端工程化】五：webpack5快速入门（一）

webpack5相对于webpack4做了大量的升级和优化，因此webpack5的学习迫在眉睫！！首先我们需要下载webpack5，不推荐使用全局的webapck，为了统一webpack版本，建议将webpack和webpack-cli安装在开发依赖中，在学习webpack5之前，我们需要先具备一些基础知识；browserslistrc工作流程browserslistrc是用来配置各种工具适配浏览

Whoopsina·2024-02-04 10:02

前端工程化之：webpack1-13(内置插件)

目录一、内置插件1.DefinePlugin2.BannerPlugin3.ProvidePlugin一、内置插件所有的webpack内置插件都作为webpack的静态属性存在的，使用下面的方式即可创建一个插件对象：constwebpack=require("webpack")newwebpack.插件名(options)1.DefinePlugin全局常量定义插件，使用该插件通常定义一些常量值，

小李老笨了·2024-02-04 10:30

Ubuntu22.04切换系统cuda版本

1、按照Ubuntu22.04与深度学习配置中的cuda安装章节，将需要的cuda版本下载到本地并进行安装。

MrLi0104·2024-02-04 09:51

centos7 arm服务器配置深度学习环境之cuda安装

前言NVIDIA显卡驱动是为了确保NVIDIA显卡能够正确运行而开发的软件。显卡驱动负责与操作系统通信，管理显卡的各种功能，并提供性能优化和兼容性保证。安装适用于特定显卡型号和操作系统版本的最新驱动程序是确保显卡能够正常工作的重要步骤。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

番茄小能手·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

miniReact＜一＞

一、工程化配置1.1目录结构1.1.1Multi-repoVSMono-repoMulti-repo每个库有自己独立的仓库，逻辑清晰，协同管理复杂Mono-repo很方便管理不同独立的库的生命周期，会有更高的操作复杂度项目有很多包

原来是有理数·2024-02-04 07:50

我国学者在新型深度学习模型方面取得进展

机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。

2301_76571514·2024-02-04 07:44

计算机视觉中的目标跟踪

目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体，一旦初始位置已知。

小北的北·2024-02-04 07:36

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

亚图跨际·2024-02-04 07:31

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch

小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署

UFL-D-v2算法结合了深度学习和计

FL1623863129·2024-02-04 07:24

计算机设计大赛深度学习机器视觉人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-04 07:24

2023-11-03模拟答辩

以下是一些可能的问题：您的项目“基于深度学习的口腔健康监测系统”在技术上有哪些创新点？您如何看待当前市场上已有的口腔健康监测产品或服务，您的系统与它们相比有何优势？

老菊·2024-02-04 06:38

深度学习：数据驱动的人工智能革命

文章目录每日一句正能量前言什么是深度学习推动AI发展不同阶段的“三大驱动”1、技术驱动：算法和计算力是主要驱动力2、计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算3、数据驱动：描绘个性化画像；后记每日一句正能量一般青年的任务

想你依然心痛·2024-02-04 06:19

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

文章目录每日一句正能量前言一、深度学习在NLP中的应用二、大数据技术在NLP中的应用三、深度学习和大数据技术的影响四、应用场景后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。

想你依然心痛·2024-02-04 06:41

【147→思维模型】刻意练习和第一性原理

1）精致化目标2）工程化分解3）颗粒化节点第二，只在学习区内大量重复训练。1）逃避舒适区2）避免自动化3）接受痛苦4）保持专注第三，获得持续高质量的有效反馈。

Koala谦爸·2024-02-04 05:21

易效能®️时间管理一阶90天践行第5周收获

一、深度学习1CalendarS的情况本周花时间对1CalendarS进行了适合个人使用的文件夹分类、标签、颜色等的整理。大的分类为个人生活、家庭、工作。二、未来3个月的规划1.每天晚上日反思总结。

一横一木·2024-02-04 05:13

嵌入式学习日记（九）

工程化：Makefile。vi/vim在之前的学习过程中，已经作为专题讲解了。暂不讨论。

Fun_Peanut·2024-02-04 04:51

挑战杯 python opencv 深度学习指纹识别算法实现

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是pythonopencv深度学习指纹识别算法实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-04 03:13

AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论

文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与深度学习二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言

Hunter乔乔·2024-02-04 01:26

ChatGPT高效提问—基础知识（AIGC）

神经网络和深度学习技术的迅猛发展使得AIGC成为众多领域的重要工具，包括新闻撰写、艺术创作、广告制作

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-03 23:18

推荐频道

深度学习#工程化